論文の概要: Learning-Based Relaxation of Completeness Requirements for Data Entry Forms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13517v2
• Date: Wed, 29 Nov 2023 14:56:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 00:30:51.445069
• Title: Learning-Based Relaxation of Completeness Requirements for Data Entry Forms
• Title（参考訳）: データ入力形式の完全性要件の学習に基づく緩和
• Authors: Hichem Belgacem, Xiaochen Li, Domenico Bianculli, Lionel C. Briand
• Abstract要約: LACQUERはベイジアンネットワークモデルを構築し、ユーザーが無意味な値を満たさなければならない条件を自動的に学習する。 異なるデータセットで0.76から0.90の範囲の精度で、必要なフィールドの完全性要件を正確に緩和することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.684109842514772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data entry forms use completeness requirements to specify the fields that are required or optional to fill for collecting necessary information from different types of users. However, some required fields may not be applicable for certain types of users anymore. Nevertheless, they may still be incorrectly marked as required in the form; we call such fields obsolete required fields. Since obsolete required fields usually have not-null validation checks before submitting the form, users have to enter meaningless values in such fields in order to complete the form submission. These meaningless values threaten the quality of the filled data. To avoid users filling meaningless values, existing techniques usually rely on manually written rules to identify the obsolete required fields and relax their completeness requirements. However, these techniques are ineffective and costly. In this paper, we propose LACQUER, a learning-based automated approach for relaxing the completeness requirements of data entry forms. LACQUER builds Bayesian Network models to automatically learn conditions under which users had to fill meaningless values. To improve its learning ability, LACQUER identifies the cases where a required field is only applicable for a small group of users, and uses SMOTE, an oversampling technique, to generate more instances on such fields for effectively mining dependencies on them. Our experimental results show that LACQUER can accurately relax the completeness requirements of required fields in data entry forms with precision values ranging between 0.76 and 0.90 on different datasets. LACQUER can prevent users from filling 20% to 64% of meaningless values, with negative predictive values between 0.72 and 0.91. Furthermore, LACQUER is efficient; it takes at most 839 ms to predict the completeness requirement of an instance.
• Abstract（参考訳）: データ入力フォームは、異なるタイプのユーザから必要な情報を集めるのに必要なフィールドやオプションを指定するために完全性要件を使用する。 しかし、いくつかの必要なフィールドは、特定の種類のユーザーに適用できないかもしれない。 それでも、これらのフィールドは、そのフォームで要求されるように誤ってマークされる可能性がある。 廃止予定のフィールドは通常、フォームを提出する前にnullの検証チェックを行わないので、フォームの提出を完了するには、ユーザーはそのようなフィールドに意味のない値を入力する必要がある。 これらの意味のない値は、満たしたデータの品質を脅かす。 ユーザが意味のない値を満たすのを避けるため、既存のテクニックは通常、不要なフィールドを特定し、完全性要件を緩和するために手書きのルールに依存している。 しかし、これらの技術は効果がなく費用もかかる。 本稿では,データ入力フォームの完全性要件を緩和する学習ベースの自動アプローチであるLACQUERを提案する。 LACQUERはベイジアンネットワークモデルを構築し、ユーザーが無意味な値を満たさなければならない条件を自動的に学習する。 学習能力を向上させるために、LACQUERは、必要なフィールドが少数のユーザグループにのみ適用される場合を特定し、オーバーサンプリング技術であるSMOTEを使用して、そのようなフィールド上のより多くのインスタンスを生成し、それらへの依存性を効果的にマイニングする。 実験の結果, LACQUERは, 異なるデータセット上で0.76から0.90の精度で, 必要なフィールドの完全性要件を正確に緩和できることがわかった。 LACQUERは、ユーザが無意味な値の20%から64%を、0.72から0.91の負の予測値で埋めることを防ぐことができる。 さらに、LACQUERは効率が良く、インスタンスの完全性要件を予測するのに少なくとも839ミリ秒かかる。

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